Saat ini, ChatGPT dan model besar di belakangnya memicu gelombang teknologi di industri, dan banyak perusahaan teknologi telah bergabung satu demi satu. Dengan pesatnya penerapan ChatGPT di dunia, negara saya juga memicu gelombang inovasi AI. Dalam industri asuransi, percikan api seperti apa yang akan tercipta dari kombinasi teknologi model skala besar dan itu?
Gelombang model besar AI akan datang
"Gelombang teknologi datang sekali dalam 30 tahun. Di hadapan gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh ChatGPT, jika Anda tidak naik perahu ini, Anda akan kehilangan kesempatan untuk pergi ke darat." Gu Wei, wakil presiden dari Grup Asuransi Sunshine, menunjukkan bahwa era teknologi sedang bergejolak, diwakili oleh ChatGPT Teknologi model skala besar berdampak pada berbagai industri, dan bidang asuransi adalah salah satu bidang yang paling terpengaruh.
Yang Tao, wakil direktur Laboratorium Keuangan dan Pembangunan Nasional dan anggota akademik Forum Fintech 50, menulis bahwa dalam hal aplikasi keuangan, AI generatif secara bertahap menunjukkan nilainya di beberapa tingkatan: Pertama, dalam hal meningkatkan orientasi pelanggan kemampuan layanan , yang dapat memberikan dukungan untuk pemasaran profesional dan pemeliharaan saluran karyawan lembaga keuangan; kedua, dalam hal meningkatkan proses dan efisiensi kerja kelembagaan, dapat lebih meningkatkan kecerdasan rantai bisnis dan otomatisasi model kantor; ketiga, dalam hal pemrosesan teks, untuk lembaga keuangan Teks umum, dokumen kepatuhan profesional, dan informasi yang dibutuhkan bisnis dapat memberikan dukungan teknis dengan biaya lebih rendah dan lebih efisien; keempat, menyediakan dukungan TI untuk lembaga keuangan, dan fungsi pembuatan kodenya meningkatkan efisiensi pekerjaan TI dasar.
Yang Tao mengatakan bahwa industri keuangan, sebagai salah satu "pilar" untuk operasi ekonomi dan masyarakat yang sehat, juga merupakan industri pemrosesan informasi khusus, harus menangkap peluang dan menciptakan kondisi untuk menggunakan AI untuk mempromosikan kualitasnya sendiri yang tinggi. pengembangan, membuat layanan lebih efisien, nyaman dan efektif.
Dalam praktiknya, lembaga asuransi yang ada sudah mulai mencoba lay out model besar. Misalnya, pada Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia yang baru-baru ini diadakan, Asuransi ZhongAn merilis peta aplikasi AIGC pertama di industri asuransi, dan membawa ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi dan batch pertama alat aplikasi AIGC untuk skenario vertikal asuransi - Platform Operasi Konten Yichuang Dan Jizhi platform analisis bisnis.
Gu Qingshan, wakil manajer umum Pusat Sains dan Teknologi Sunshine Insurance Group, menjelaskan secara rinci Sunshine Insurance Planning dan platform terbuka model skala besar Sunshine Zhengyan, dan membangun "tiga robot utama" (robot penjualan, robot manajemen) , robot layanan ) untuk mendukung empat bidang utama bisnis asuransi, yaitu intelligent marketing, intelligent operation, intelligent risk control, dan intelligent management.
Gu Qingshan mengatakan bahwa teknologi model skala besar Sunshine Insurance telah diterapkan dan dieksplorasi dalam proyek "Robot Penjualan Online Mengke". Keakuratan tugas ekstraksi informasi telah meningkat sebesar 15%, dan keakuratan pengenalan niat serta pertanyaan dan jawaban yang cerdas telah membaik secara signifikan. Di masa depan, Sunshine Insurance akan membangun model skala besar berpemilik di bidang vertikal asuransi, mendukung penjualan, penjaminan emisi, penyelesaian klaim, layanan pelanggan, dan aplikasi industri lainnya, serta membangun daya saing teknologi inti.
“Dalam 5-10 tahun ke depan, teknologi dan kapabilitas model berskala besar akan berdampak besar pada industri asuransi. Dalam jangka panjang, kami berharap dapat terus menggali dan mengembangkan aplikasi cerdas dari model berskala besar di lapangan. kantor staf penuh, 'tiga robot' dan lebih banyak produk bisnis, dan benar-benar menyadari Sebuah mesin melayani visi utama sekelompok pelanggan, sehingga mewujudkan penggantian manusia dengan robot." Kata Gu Qingshan.
Bagaimana cara memanfaatkan sepenuhnya keunggulan teknologi kecerdasan buatan seperti ChatGPT dalam skenario bisnis asuransi aktual untuk mencapai komunikasi pemasaran yang lebih akurat dan efisien? Luo Cheng, CEO Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., mengungkapkan harapannya akan munculnya asuransi pintar yang nyata. Luo Cheng mengatakan bahwa model besar untuk keperluan umum saat ini tidak dapat membagi tugas hilir dan paradigma pelatihan di semua bidang. Selain itu, data berkualitas tinggi di industri masih relatif langka.
Li Jin, pakar teknologi kecerdasan buatan dan pendiri serta CEO Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., mengatakan bahwa penerapan model besar di bidang agen virtual dapat melengkapi pengumpulan informasi pribadi dan keluarga pelanggan, pemahaman tentang kebutuhan asuransi dan rekomendasi asuransi. Ia mencontohkan, agen asuransi virtual dapat berperan menghubungkan agen asuransi dengan nasabah, memberdayakan agen asuransi di satu sisi, dan melayani serta mendampingi nasabah di sisi lain.
Data adalah daya saing inti
Cao Feng, Direktur Departemen Kecerdasan Buatan dari Cloud Computing dan Big Data Research Institute dari Akademi Teknologi Informasi dan Komunikasi China, mengatakan bahwa saat ini, industri model berskala besar telah memasuki masa eksplosif, dan sebagian besar masih tradisional perusahaan kecerdasan buatan, industri yang terbagi, dan perusahaan wirausaha dan inovatif yang melakukan penelitian dan pengembangan model skala besar. Saat ini, semua orang lebih memperhatikan efek model besar dalam skenario aplikasi aktual, daripada hanya berfokus pada parameter model besar.
Wei Chenyang, wakil dekan Institut Penelitian Teknologi Keuangan Universitas Tsinghua dan direktur Pusat Penelitian Asuransi dan Pensiun China, percaya bahwa model besar sekarang dalam tahap mempertaruhkan. Di antara "tiga elemen" AI, dibandingkan dengan daya komputasi dan algoritme, data adalah daya saing inti yang paling penting. Dalam pandangannya, industri asuransi kaya akan data dan memiliki banyak skenario aplikasi, yang merupakan area yang menguntungkan untuk aplikasi model berskala besar. Pada saat yang sama, ia menunjukkan bahwa penempatan model besar bukan untuk menggantikan orang, tetapi untuk memainkan fungsi "co-pilot".
Menurut Liu Yi, konsultan senior ahli teknologi strategis industri keuangan Microsoft, Microsoft mengklasifikasikan skenario aplikasi model besar menurut tipe data, dan memberikan pengalaman praktis dalam penerapan teknologi model besar untuk berbagai skenario. Sekarang model besar telah menjadi asisten pribadi, dan peran manusia telah berubah dari pelaksana menjadi komandan. Untuk perusahaan, cara memperkenalkan model skala besar secara lebih masuk akal tidak hanya memerlukan skenario yang berbeda, seperti keamanan data dan persyaratan penundaan layanan tingkat perusahaan, tetapi juga mengklasifikasikan skenario aplikasi menurut tipe data, seperti data Internet, data campuran dari jaringan internal dan eksternal, data Intranet, dll.
"Teknologi baru AI telah menghadirkan skenario pendaratan baru, dan perusahaan sangat perlu bekerja sama dari model AI 'troika'—model, data, dan tingkat daya komputasi, untuk mendorong pendaratan bisnis." Pendiri dan Ketua Samoyed Cloud Technology Group Dan CEO Lin Jianming menunjukkan bahwa perusahaan harus mempertahankan ketajaman bisnis, mencari peluang di berbagai jalur industri, memahami secara menyeluruh kebutuhan dan tantangan bisnis dari berbagai industri, mengembangkan solusi kecerdasan digital yang disesuaikan, dan menggabungkan teknologi AI dengan aplikasi bisnis berbasis data Gabungan, kami akan terus menyerap dan melatih talenta AI yang luar biasa. Selain itu, pengalaman pengguna dan penciptaan nilai harus menjadi prioritas utama, dan peningkatan berkelanjutan harus dilakukan berdasarkan umpan balik dan data pengguna.
Seorang peneliti di Institute of Computing Technology of the Chinese Academy of Sciences, seorang pengawas doktoral, dan pemimpin tim pemrosesan bahasa alami menunjukkan bahwa pelatihan model besar memerlukan sejumlah besar sumber daya data, sumber daya komputasi, dan sumber daya penyimpanan. Dapat sepenuhnya digunakan untuk pelatihan model besar.
Membangun sistem yang aman dan tepercaya adalah kuncinya
Saat ini, dalam kinerja model besar yang luar biasa, ada juga keraguan dari semua lapisan masyarakat tentang masalah seperti kredibilitas, keamanan data dan privasi, risiko penyalahgunaan, dan etika. Namun tidak diragukan lagi, perkembangan pesat industri model skala besar akan membantu proses industrialisasi AI, mengubah mode interaksi aplikasi masif, dan menciptakan ruang pertumbuhan baru untuk industri digital.
Yang Tao mengatakan bahwa industri keuangan perlu menghadapi tantangan yang dihadapi model besar AI generatif seperti perlindungan data, perlindungan daya komputasi, perlindungan kebijakan industri, dan perlindungan peraturan industri.
“Keamanan dan keandalan model skala besar telah menarik perhatian luas, dan perlu menumbuhkan lingkungan baru agar model skala besar menjadi baik dan positif,” kata Cao Feng terus terang.
Yang Xuan, mitra pendiri Warp Speed Capital dan pendiri Teknologi Baoguan, percaya bahwa asuransi adalah industri yang digerakkan oleh model, dan agen yang baik serta ahli penjaminan emisi dan klaim yang baik semuanya adalah model yang baik. Dia menunjukkan bahwa penerapan model besar saat ini di industri asuransi terutama terletak pada chatbots, pemasaran, pelatihan salesman, urusan hukum, penyelesaian klaim, dan pengendalian risiko. Mengenai apakah AI akan menggantikan agen asuransi di masa depan, dia percaya bahwa beberapa pekerjaan mungkin akan diganti terlebih dahulu, tetapi agen asuransi harus beradaptasi dengan era kecerdasan buatan generatif dan bekerja sama dengan AI. Selain itu, penerapan teknologi model besar di industri asuransi juga menghadapi tantangan biaya pelatihan, keterampilan karyawan, keamanan data, dll, dan industri harus merespons secara aktif.
Saat ini, selain fokus pada eksplorasi skenario bisnis tertentu untuk memberdayakan industri asuransi dengan model besar, Wei Chenyang percaya bahwa perlu juga untuk secara aktif mendiskusikan apa itu "AI yang lebih bertanggung jawab", yaitu bagaimana kecerdasan buatan dapat memberdayakan asuransi dalam industri yang lebih bertanggung jawab dan hangat, dan pada akhirnya mencapai keamanan, keadilan, inklusivitas dan keberlanjutan.
"Lima tahun ke depan penuh imajinasi. Bagaimana menangkap peluang gelombang model skala besar, kami berharap dapat bergandengan tangan dengan berbagai pihak dalam ekologi untuk membentuk kekuatan bersama dan berusaha untuk menghasilkan skala besar berkualitas tinggi memodelkan produk di bidang vertikal dan berkontribusi pada industri." Kata Gu Wei.
Lihat Asli
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Asuransi menangkap gelombang model besar
Penulis: Su Jie
**Sumber:**Asuransi China
Saat ini, ChatGPT dan model besar di belakangnya memicu gelombang teknologi di industri, dan banyak perusahaan teknologi telah bergabung satu demi satu. Dengan pesatnya penerapan ChatGPT di dunia, negara saya juga memicu gelombang inovasi AI. Dalam industri asuransi, percikan api seperti apa yang akan tercipta dari kombinasi teknologi model skala besar dan itu?
Gelombang model besar AI akan datang
"Gelombang teknologi datang sekali dalam 30 tahun. Di hadapan gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh ChatGPT, jika Anda tidak naik perahu ini, Anda akan kehilangan kesempatan untuk pergi ke darat." Gu Wei, wakil presiden dari Grup Asuransi Sunshine, menunjukkan bahwa era teknologi sedang bergejolak, diwakili oleh ChatGPT Teknologi model skala besar berdampak pada berbagai industri, dan bidang asuransi adalah salah satu bidang yang paling terpengaruh.
Yang Tao, wakil direktur Laboratorium Keuangan dan Pembangunan Nasional dan anggota akademik Forum Fintech 50, menulis bahwa dalam hal aplikasi keuangan, AI generatif secara bertahap menunjukkan nilainya di beberapa tingkatan: Pertama, dalam hal meningkatkan orientasi pelanggan kemampuan layanan , yang dapat memberikan dukungan untuk pemasaran profesional dan pemeliharaan saluran karyawan lembaga keuangan; kedua, dalam hal meningkatkan proses dan efisiensi kerja kelembagaan, dapat lebih meningkatkan kecerdasan rantai bisnis dan otomatisasi model kantor; ketiga, dalam hal pemrosesan teks, untuk lembaga keuangan Teks umum, dokumen kepatuhan profesional, dan informasi yang dibutuhkan bisnis dapat memberikan dukungan teknis dengan biaya lebih rendah dan lebih efisien; keempat, menyediakan dukungan TI untuk lembaga keuangan, dan fungsi pembuatan kodenya meningkatkan efisiensi pekerjaan TI dasar.
Yang Tao mengatakan bahwa industri keuangan, sebagai salah satu "pilar" untuk operasi ekonomi dan masyarakat yang sehat, juga merupakan industri pemrosesan informasi khusus, harus menangkap peluang dan menciptakan kondisi untuk menggunakan AI untuk mempromosikan kualitasnya sendiri yang tinggi. pengembangan, membuat layanan lebih efisien, nyaman dan efektif.
Dalam praktiknya, lembaga asuransi yang ada sudah mulai mencoba lay out model besar. Misalnya, pada Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia yang baru-baru ini diadakan, Asuransi ZhongAn merilis peta aplikasi AIGC pertama di industri asuransi, dan membawa ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi dan batch pertama alat aplikasi AIGC untuk skenario vertikal asuransi - Platform Operasi Konten Yichuang Dan Jizhi platform analisis bisnis.
Gu Qingshan, wakil manajer umum Pusat Sains dan Teknologi Sunshine Insurance Group, menjelaskan secara rinci Sunshine Insurance Planning dan platform terbuka model skala besar Sunshine Zhengyan, dan membangun "tiga robot utama" (robot penjualan, robot manajemen) , robot layanan ) untuk mendukung empat bidang utama bisnis asuransi, yaitu intelligent marketing, intelligent operation, intelligent risk control, dan intelligent management.
Gu Qingshan mengatakan bahwa teknologi model skala besar Sunshine Insurance telah diterapkan dan dieksplorasi dalam proyek "Robot Penjualan Online Mengke". Keakuratan tugas ekstraksi informasi telah meningkat sebesar 15%, dan keakuratan pengenalan niat serta pertanyaan dan jawaban yang cerdas telah membaik secara signifikan. Di masa depan, Sunshine Insurance akan membangun model skala besar berpemilik di bidang vertikal asuransi, mendukung penjualan, penjaminan emisi, penyelesaian klaim, layanan pelanggan, dan aplikasi industri lainnya, serta membangun daya saing teknologi inti.
“Dalam 5-10 tahun ke depan, teknologi dan kapabilitas model berskala besar akan berdampak besar pada industri asuransi. Dalam jangka panjang, kami berharap dapat terus menggali dan mengembangkan aplikasi cerdas dari model berskala besar di lapangan. kantor staf penuh, 'tiga robot' dan lebih banyak produk bisnis, dan benar-benar menyadari Sebuah mesin melayani visi utama sekelompok pelanggan, sehingga mewujudkan penggantian manusia dengan robot." Kata Gu Qingshan.
Bagaimana cara memanfaatkan sepenuhnya keunggulan teknologi kecerdasan buatan seperti ChatGPT dalam skenario bisnis asuransi aktual untuk mencapai komunikasi pemasaran yang lebih akurat dan efisien? Luo Cheng, CEO Beijing Mecca Intelligent Technology Co., Ltd., mengungkapkan harapannya akan munculnya asuransi pintar yang nyata. Luo Cheng mengatakan bahwa model besar untuk keperluan umum saat ini tidak dapat membagi tugas hilir dan paradigma pelatihan di semua bidang. Selain itu, data berkualitas tinggi di industri masih relatif langka.
Li Jin, pakar teknologi kecerdasan buatan dan pendiri serta CEO Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., mengatakan bahwa penerapan model besar di bidang agen virtual dapat melengkapi pengumpulan informasi pribadi dan keluarga pelanggan, pemahaman tentang kebutuhan asuransi dan rekomendasi asuransi. Ia mencontohkan, agen asuransi virtual dapat berperan menghubungkan agen asuransi dengan nasabah, memberdayakan agen asuransi di satu sisi, dan melayani serta mendampingi nasabah di sisi lain.
Data adalah daya saing inti
Cao Feng, Direktur Departemen Kecerdasan Buatan dari Cloud Computing dan Big Data Research Institute dari Akademi Teknologi Informasi dan Komunikasi China, mengatakan bahwa saat ini, industri model berskala besar telah memasuki masa eksplosif, dan sebagian besar masih tradisional perusahaan kecerdasan buatan, industri yang terbagi, dan perusahaan wirausaha dan inovatif yang melakukan penelitian dan pengembangan model skala besar. Saat ini, semua orang lebih memperhatikan efek model besar dalam skenario aplikasi aktual, daripada hanya berfokus pada parameter model besar.
Wei Chenyang, wakil dekan Institut Penelitian Teknologi Keuangan Universitas Tsinghua dan direktur Pusat Penelitian Asuransi dan Pensiun China, percaya bahwa model besar sekarang dalam tahap mempertaruhkan. Di antara "tiga elemen" AI, dibandingkan dengan daya komputasi dan algoritme, data adalah daya saing inti yang paling penting. Dalam pandangannya, industri asuransi kaya akan data dan memiliki banyak skenario aplikasi, yang merupakan area yang menguntungkan untuk aplikasi model berskala besar. Pada saat yang sama, ia menunjukkan bahwa penempatan model besar bukan untuk menggantikan orang, tetapi untuk memainkan fungsi "co-pilot".
Menurut Liu Yi, konsultan senior ahli teknologi strategis industri keuangan Microsoft, Microsoft mengklasifikasikan skenario aplikasi model besar menurut tipe data, dan memberikan pengalaman praktis dalam penerapan teknologi model besar untuk berbagai skenario. Sekarang model besar telah menjadi asisten pribadi, dan peran manusia telah berubah dari pelaksana menjadi komandan. Untuk perusahaan, cara memperkenalkan model skala besar secara lebih masuk akal tidak hanya memerlukan skenario yang berbeda, seperti keamanan data dan persyaratan penundaan layanan tingkat perusahaan, tetapi juga mengklasifikasikan skenario aplikasi menurut tipe data, seperti data Internet, data campuran dari jaringan internal dan eksternal, data Intranet, dll.
"Teknologi baru AI telah menghadirkan skenario pendaratan baru, dan perusahaan sangat perlu bekerja sama dari model AI 'troika'—model, data, dan tingkat daya komputasi, untuk mendorong pendaratan bisnis." Pendiri dan Ketua Samoyed Cloud Technology Group Dan CEO Lin Jianming menunjukkan bahwa perusahaan harus mempertahankan ketajaman bisnis, mencari peluang di berbagai jalur industri, memahami secara menyeluruh kebutuhan dan tantangan bisnis dari berbagai industri, mengembangkan solusi kecerdasan digital yang disesuaikan, dan menggabungkan teknologi AI dengan aplikasi bisnis berbasis data Gabungan, kami akan terus menyerap dan melatih talenta AI yang luar biasa. Selain itu, pengalaman pengguna dan penciptaan nilai harus menjadi prioritas utama, dan peningkatan berkelanjutan harus dilakukan berdasarkan umpan balik dan data pengguna.
Seorang peneliti di Institute of Computing Technology of the Chinese Academy of Sciences, seorang pengawas doktoral, dan pemimpin tim pemrosesan bahasa alami menunjukkan bahwa pelatihan model besar memerlukan sejumlah besar sumber daya data, sumber daya komputasi, dan sumber daya penyimpanan. Dapat sepenuhnya digunakan untuk pelatihan model besar.
Membangun sistem yang aman dan tepercaya adalah kuncinya
Saat ini, dalam kinerja model besar yang luar biasa, ada juga keraguan dari semua lapisan masyarakat tentang masalah seperti kredibilitas, keamanan data dan privasi, risiko penyalahgunaan, dan etika. Namun tidak diragukan lagi, perkembangan pesat industri model skala besar akan membantu proses industrialisasi AI, mengubah mode interaksi aplikasi masif, dan menciptakan ruang pertumbuhan baru untuk industri digital.
Yang Tao mengatakan bahwa industri keuangan perlu menghadapi tantangan yang dihadapi model besar AI generatif seperti perlindungan data, perlindungan daya komputasi, perlindungan kebijakan industri, dan perlindungan peraturan industri.
“Keamanan dan keandalan model skala besar telah menarik perhatian luas, dan perlu menumbuhkan lingkungan baru agar model skala besar menjadi baik dan positif,” kata Cao Feng terus terang.
Yang Xuan, mitra pendiri Warp Speed Capital dan pendiri Teknologi Baoguan, percaya bahwa asuransi adalah industri yang digerakkan oleh model, dan agen yang baik serta ahli penjaminan emisi dan klaim yang baik semuanya adalah model yang baik. Dia menunjukkan bahwa penerapan model besar saat ini di industri asuransi terutama terletak pada chatbots, pemasaran, pelatihan salesman, urusan hukum, penyelesaian klaim, dan pengendalian risiko. Mengenai apakah AI akan menggantikan agen asuransi di masa depan, dia percaya bahwa beberapa pekerjaan mungkin akan diganti terlebih dahulu, tetapi agen asuransi harus beradaptasi dengan era kecerdasan buatan generatif dan bekerja sama dengan AI. Selain itu, penerapan teknologi model besar di industri asuransi juga menghadapi tantangan biaya pelatihan, keterampilan karyawan, keamanan data, dll, dan industri harus merespons secara aktif.
Saat ini, selain fokus pada eksplorasi skenario bisnis tertentu untuk memberdayakan industri asuransi dengan model besar, Wei Chenyang percaya bahwa perlu juga untuk secara aktif mendiskusikan apa itu "AI yang lebih bertanggung jawab", yaitu bagaimana kecerdasan buatan dapat memberdayakan asuransi dalam industri yang lebih bertanggung jawab dan hangat, dan pada akhirnya mencapai keamanan, keadilan, inklusivitas dan keberlanjutan.
"Lima tahun ke depan penuh imajinasi. Bagaimana menangkap peluang gelombang model skala besar, kami berharap dapat bergandengan tangan dengan berbagai pihak dalam ekologi untuk membentuk kekuatan bersama dan berusaha untuk menghasilkan skala besar berkualitas tinggi memodelkan produk di bidang vertikal dan berkontribusi pada industri." Kata Gu Wei.